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📅 最新動態：2025 年 3 月 17 日
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文章目錄
- 摘要
- 引言
- 用 vLLM 搭建高效并發推理服務
- 什么是動態批量合并？為什么它很重要？
- Token 流式輸出：為什么不能等所有 Token 生成完再返回？
- 實戰代碼示例：用 vLLM 搭建一個并發推理服務
- 環境準備
- Inference 服務代碼
- 代碼解讀：
- 應用場景示例 1：實時對話平臺
- 應用場景示例 2：文檔摘要 API 服務
- QA 問答環節
- 總結
摘要
隨著 AI 應用從實驗室走向真實世界，服務端的高效并發推理成了一道繞不開的坎。大語言模型（LLM）計算量巨大，逐個請求處理顯然不現實。像 動態批量合并（Dynamic Batching）、Token 流式輸出（ChatGPT 式響應） 和 KV Cache 管理 這些技術，正是讓大模型推理服務化落地的關鍵。
vLLM 作為代表性的推理框架，把這些能力整合在一起，幫助開發者實現高吞吐、低延遲的并發推理。本文將結合實戰代碼，帶你搭建一個能真正并發高效響應的推理服務。
引言
大家平時用 ChatGPT，看到的效果是邊打字邊出字，像是 AI 正在“思考”。但實際上，后臺有成千上萬個用戶在同時發起請求，共享著有限的算力資源。
如果簡單粗暴地“一人一張 GPU”，不光燒錢，連資源都撐不住。這時候，就需要 動態批量合并（Dynamic Batching） 和 KV Cache 復用（Cache Reuse） 出馬了。
vLLM 就是專門為這種高并發場景做優化的框架，它不僅能動態合批，還能在批次中靈活插入新請求、移除完成的請求，讓算力利用率拉滿。
本文將會詳細講解：
- 并發推理為什么離不開批量合并？
- Token 流式輸出對服務架構有啥挑戰？
- KV Cache 如何幫我們省下大把算力？
- vLLM + FastAPI，手把手帶你搭一個并發推理服務。
而且每個環節都會配上實戰代碼，寫出來就能跑。
用 vLLM 搭建高效并發推理服務
什么是動態批量合并？為什么它很重要？
設想下：你有 100 個用戶同時發起生成請求。如果一條條慢慢跑，不光慢，還浪費 GPU 算力。
大模型是矩陣乘法專家，最擅長一鍋端（批量處理）。但現實中用戶請求來的時間點、需求長度都不一樣，怎么湊夠一個完整 batch 呢？
動態批量合并（Dynamic Batching） 就是動態湊批次，來了就塞進 batch，保證響應及時，又能吃滿算力。
vLLM 在這個基礎上，還做了 Token Swapping 優化：一個 batch 里，誰先跑完就被踢出去，新的請求隨時能頂上，不浪費 Cache，不重新算，真正做到批次動態變化、GPU 一刻不停。
Token 流式輸出：為什么不能等所有 Token 生成完再返回？
普通推理服務通常是“結果算完再發回去”，但像 ChatGPT 這種對話類應用，必須一邊生成一邊發回去（Token Streaming），否則體驗很糟糕。
流式輸出面臨的挑戰：
- 用戶感知的延遲必須低。
- 服務端還要合批提高效率。
- 每個用戶生成的 token 數量不同，流式拆分難度大。
vLLM 在引擎內部實現了 連續解碼（Continuous Decoding），在批量推理的同時，把每個用戶的 token 單獨分流回去，實現低延遲的 token 流式輸出體驗。
實戰代碼示例：用 vLLM 搭建一個并發推理服務
環境準備
pip install vllm fastapi uvicorn
Inference 服務代碼
from fastapi import FastAPI, WebSocket
from vllm import LLM, SamplingParams
import asyncioapp = FastAPI()
llm_engine = LLM(model="facebook/opt-1.3b") # 可替換為任意支持的模型@app.websocket("/chat")
async def chat_websocket(websocket: WebSocket):await websocket.accept()user_prompt = await websocket.receive_text()sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=128)# 啟動流式生成任務async for output in llm_engine.generate(user_prompt, sampling_params, stream=True):token = output.outputs[0].textawait websocket.send_text(token)await websocket.close()
代碼解讀：
- 用戶通過 WebSocket 連接
/chat。 - 接收到用戶 prompt 后，啟動 vLLM 的流式生成。
- 每生成一個 token，就通過 WebSocket 立即發回給用戶。
- 多個用戶同時訪問時，vLLM 會自動做批量合并和 KV Cache 復用。
應用場景示例 1：實時對話平臺
假設你正在做一個 Chatbot 平臺，需要同時服務成千上萬的用戶，每個響應都要求實時流式返回。
解決方案：
- 后端用 vLLM 部署 LLM 推理服務。
- 前端 WebSocket 接 token 流式輸出。
- 動態批量策略根據流量自動調整 batch size。
- KV Cache 復用減少重復計算，提升吞吐。
應用場景示例 2：文檔摘要 API 服務
一個文檔摘要 API 接口，用戶請求不穩定，高峰低谷交替，單個請求計算量較大。
解決方案：
- vLLM 動態批量將多個文檔摘要請求合批處理。
- 流式返回每個摘要片段，用戶邊看邊收。
- 監控隊列延遲，根據請求密度動態調整 batch 合并策略。
QA 問答環節
Q1：vLLM 支持多大的模型？
可以支持 13B 以上的模型，但需要多卡配合，vLLM 在 KV Cache 管理上做了極致優化，可以在硬件條件允許下最大化模型載入。
Q2：KV Cache 在并發推理中有啥作用？
KV Cache 會保存模型前面 token 的注意力結果，后續生成新 token 時不用重復計算，尤其在多用戶動態合批時，Cache 復用能極大提升效率。
Q3：batch 中如果有用戶提前生成完成，其他用戶會受影響嗎？
不會。vLLM 的 Token Swapping 機制會把完成的請求踢出 batch，同時把新的請求無縫插入，batch 動態變換，后續請求不受影響。
Q4：可以自定義合批調度策略嗎？
vLLM 提供了部分批量策略參數調節，如果有更復雜的需求，也可以通過修改源碼實現自定義調度邏輯。
總結
做 LLM 服務，GPU 不是越堆越多就能解決問題。動態批量、流式返回、KV Cache 復用 是三大核心優化手段，真正讓并發推理跑得快、跑得穩。
vLLM 把這些復雜度封裝起來，讓開發者用幾行代碼就能搭出一個高效的推理服務。無論是做 Chatbot、摘要 API，還是文檔問答系統，這些優化都是必備武器。
掌握好這些技巧，才能在有限資源下跑出最好的用戶體驗。
